第 60 回土木計画学研究発表会・講演集

自動運転システムの社会的受容の日英独比較分
析―クルマ運転動機と賛否意識の関係に着目してWang Zilin1・谷口 綾子 2・Marcus Enoch3・Petros Ieromonachou4・森川 高行 5
1 非会員

筑波大学大学院 システム情報工学研究科リスク工学専攻（〒305-8573 茨城県つくば市天王台 1-1-1）
E-mail:s1820603@s.tsukuba.ac.jp

2 正会員

筑波大学大学院准教授 システム情報工学研究科（〒305-8573 茨城県つくば市天王台 1-1-1）
E-mail:taniguchi@risk.tsukuba.ac.jp

3 非会員

Porfessor of Transport Strategy, School of Civil and Building Engineering, Loughborough University,（Epinal Way, Loughborough LE11 3TU, UK）
E-mail:M.P.Enoch@lboro.ac.uk
4 非会員

Lecture, Business School, University of Greenwich,（Old Royal Naval College, 30 Park Row, London SE10 9LS, UK）
E-mail:P.Ieromonachou@gre.ac.uk
5 正会員

名古屋大学教授 未来社会創造機構（〒464-8603 名古屋市千種区不老町）
E-mail:morikawa@nagoya-u.jp

本研究では今後の自動運転システムの社会的実装に向け，自動運転システムの社会的受容の規定因の探索の一部として運転動機と賛否意識の関係に着目し，共に先進国で自動車メーカーを有する日本・英国・ドイツの一般市民の状況を比較することを目的に，三カ国にて WEB アンケート調査を実施した．その結果，1)AVs への賛否意識・他者の賛否意識認知・利用意図ともに日＞英＞独という全体的な傾向にあること，2) 因子分析により抽出された因子とその構成は，日英独の全てが異なるほか ，賛否意識等尺度に及ぼす影響も異なっていることが示された．

Key Words: autonomous vehicles, individual acceptance, driving motivation comparative analysis

1.

背景・目的
AVs の国際的標準の醸成において，明らかにする必要
最近の研究では，いわゆる自動運転（以下，AVs）は， がある 1 つの課題は，異なる国籍・背景の人々が生活の道路上の旅客輸送の主要な交通手段として一般車を取り替えると考えられている（Lipson & Kurman, 2016）1)．期

中で潜在的に重要な変化に対してどのように反応するか,
ひいてはどのように AVs の社会的受容性である．Rogers

待される利点として挙げられているのは，道路交通事故（1962）4)は，社会への革新的なアイデアと技術の受けの減少，移動時間内の付加価値，エネルギー消費量の削減，汚染の減少，移動性の向上（Fagnant & Kockelman,

入れや普及は，研究開発と革新活動と同じ重要性を持っ2015） である．AVs 産業の利益は，現在主要な自動車化的特徴に強く影響されるため，社会的受容への道は，メーカーやテクノロジー会社によって必要なテクノロジ

世界的に異なった国で異なっている可能性がある（Edensor, 2004）5)．

ていると示唆した．しかし，クルマ文化差異が，国の文2)ーを開発することに費やされる投資の膨大な量と結合される．2017年の Infoholic3)の研究によると，世界の AVs市

によって，本稿は以前筆者らが発表した「自動運転シ

場の収益は 2027 年までに 1268 億米ドルに達すると推定ステムに対する賛否意識の日英比較分析―リスク認知にされている．これらの理由で，前述した結果はほとんど着目して」6)（以下，前稿）に引き続き，日英独三カ国の AVs 社会的受容について議論する．

避けられないようである．
1

第 60 回土木計画学研究発表会・講演集

日本・英国の後，ドイツの一般市民において類似した

愛知・West Midlands・Nordrhein-Westfalen は自動車産業がWEB アンケート調査の実施により，日本・英国・ドイ

盛んで，かつ自動車依存度が高いと思われる工業地域でツのAVsの社会的受容に関する相違点を明らかにするこある．このように，三カ国の選択した地域はそれぞれ似とを目的とする．

た性格を持った地域であると考えられる．

2.

調査国・地域の基本情報

図-1，図-2，図-3 はそれぞれ日本人，英国人，ドイツの年齢層分布を示す．日本は 65 歳以上の比率が高く，10 代の比率が低いことから高齢化社会となっている傾向が見受けられる．一方，英国人とドイツ人は 50 代の比率がやや高い．
また，表-1 に日本・英国・ドイツの基本情報を示す．
日英独を調査国として選定した理由は前稿で既に行っており，本稿では省略する．今回日本の調査地域として東京と愛知，英国の調査地域として Londonと West Midlands，
ドイツの調査地域として Berlin と Nordrhein-Westfalen を選

図-2 英国人の年齢層分布 2016 出典：CIA(2017)

定した．東京・London・Berlin は各国の首都であり，

図-1 日本人の年齢層分布 2016 出典：CIA(2017)

図-3 ドイツ人の年齢層分布 2016 出典：CIA(2017)

表-1 日本・英国・ドイツの基本情報

項目

面積

日本
377,915km2（陸地 364,485km2，水域
13,430km2）

1,218,772km（6 位）（高速道路 8,428km）
9,693,746 台（2017）
77 台

27 台

70 台

Toyota，Honda，Mazda，Mitsubishi，Nissan，Subaru，Suzuki

Aston Martin，Bentley，Jaguar
Land Rover，Lotus，Mini，Rolls-Royce，Vauxhall

Volkswagen，Audi，BMW，FordWerke GmbH，Mercedes-Benz，Opel，Porsche

愛知5,173km2

126,168,15610（10 位）

道路全長
自動車生産量1000 人当たりの生産台数
主なカーメーカ

ドイツ

英国
243,610km2（陸地 241,930km2，水域
1,680km2）
Greater LonWest Midlands
don12,998km2
2
1,738km
65,105,246（22 位）
Greater LonWest Midlands
don5,860,706
10,585,000
394,428km（18 位）（高速道路 3,519km）
1,749,385 台（2017）

東京
2,194km2

人口数

7) 8) 9) 10) 11) 12) 13) 14) 15)

東京
13,754,043

愛知
7,554,204

2

357,022km2（陸地 348,672km2，水域
8,350km2）
Berlin1,347km2

Nordrhein-Westfalen
34,097km2

80,457,737（19 位）
Berlin4,120,000

Nordrhein-Westfalen
17,842,000

625,000km（12 位）（高速道路 12,996km）
5,645,581 台（2017）

第 60 回土木計画学研究発表会・講演集

3. 既往研究・本研究の位置づけの 2 つの正の予測因子であったこと．③年齢が WTP を
否定的に予測できること．④性別は WTP との相関関係(1) 自動運転のレベルが示されるにもかかわらず，WTP を解釈するため，少自動運転のレベルに関しては，定義・枠組みが国や団しの価値を加えること．⑤親密度，年齢，教育，収入は体によって異なり，時間とともに変化しているが，アメWTP の重要な予測因子であり，WTP に対する一貫した

リカ自動車技術会(SAE)の基準が主流となっている．
2017 年度日本における WEB アンケート調査では米国運効果があること．⑥認知的利益と信頼性は WTP の 2 つ

輸省道路交通安全局 NHTSA の定義を使用しており(表-2
松山貴代子 16)訳)，2018 年度英国・ドイツ WEB アンケー

つの負の予測因子であったことを報告している．
誰が AVs の初期使用者になるかを探るため，Hardman

ト調査で使用した自動運転レベル(SAE の定義 18)，表-3，
SAE J301617)の口語表現)とは異なっている．

ら(2019) 21)は米国の 36 州で 20，000 人は PHEV（Plug inHybrid Electric Vehicle）またはBEV（Battery Electric Vehicle）の正の予測因子，認知的リスクと認知的恐怖はWTPの2を所有，10，000人はガソリン車を所有している 30，000(2) 自動運転の支払意思と国際比較

人の新車購入者を対象とし，アンケート調査を実施した．

WTP (Willingness to Pay)が経済的要因によって大きく影分析の結果，①PEVの初期使用者がAVsに肯定的な認識

響されるから，国際比較の研究を行う際，WTP の金額
でなく， AVs技術のために余分に支払う人々のパーセンを持っているが，PEV 使用者であることは，必ずしもAVs を購入することに導くとは言えない．②AVs は，小テージに着目するべきだと示唆した．その上，WTP がさなグループの「パイオニア」によって購入される可能

どのような要因に影響されるのを検証するため，Liu ら性が高い．これらの「パイオニア」は高収入の消費者で(2019) 20)は 1355 名を調査対象とし，5 つの人口学的要因あり，AVs（安全性，快適性，および購入価格について）（親密性，性別，年齢，収入，教育）(familiarity, gender,の良い知識と積極的な認識，そして一般的に技術に対す

age, income, education)と 4 つの心理的要因（認知的利益，

る肯定的な態度を持っていると指摘している．

認知的リスク，認知的恐怖，信頼性）(perceived benefit,

自動運転の社会受容性を調べるために，Šinko ら(2019)
はスロベニア人を対象としたネットアンケート調査を

perceived risk, anticipated perceived dread, trust)に対し，中国の 222)つの都市でアンケートを行った．その結果，①26.3 %の実施し，結果を米国，英国，オーストラリア，中国，インド，日本と比較した．具体的には，①60 %以上のスロ調査対象は，AVs 技術のため, 余分に払う意思なく，

バニアの調査対象は将来的にAVsが導入されると考えるが，AVs の商業化は 10 年以上かかる．また，スロバニ

2900米ドル以下，2900米ドル以上の支払意思の割合がそ
れぞれ 39.3%，34.3%であったこと②教育と収入は WTP

表-2 2017日本WEBアンケート調査で用いられた自動運転レベル

レベル

無人走行及びドライバーの睡眠／飲酒

概要

レベル 1

アクセル・ハンドル・ブレーキのいずれかをシステムが行う状態

レベル 2

アクセル・ハンドル・ブレーキのうち複数の操作をシステムが行う状態
アクセル・ハンドル・ブレーキを全てシステムが行い，システムが要請したときはドライバーが対応する状態
アクセル・ハンドル・ブレーキを全てシステムが行い，ドライバーが全く関与しない状態

レベル 3
レベル 4

×
×
×
〇

表-3 2018英国WEBアンケート調査で用いられた自動運転レベル

レベル
レベル 0
レベル 1
レベル 2
レベル 3
レベル 4
レベル 5

内容

No Automation Zero autonomy; the driver performs all dribing tasks.
Driver Assistance Vehicle is controlled by the driver, but some driving assist features may be included in the vehicle design.
Partial Automation Vehicle has combined automated functions, like acceleration and steering, but the driver mustremain engaged with the driving task and monitor the environment at all times.
Conditioned Automation Driver is a necessity, but is not required to monitor the environment. The driver must
be ready to take control of the vehicle at all times with notice.
High Automation The vehicle is capable of performing all driving functions under certain conditions. The driver
may have the option to control the vehicle.
Full Automation The vehicle is capable of performing all driving functions under all conditions. The driver may
have the option to control the vehicle.
3

第 60 回土木計画学研究発表会・講演集

アの世論では，すべての交通手段の後に，AVs が公共交

表-4 アンケート調査の調査項目と尺度通機関で統合されると思われる．②予想通り，男性は，

項目

女性よりAVsを知っている．それに対し，驚くことに，年長の回答者は若い世代（29 歳未満）より AVs 技術を

基
本
属
性

知っている．③本研究の大部分の国において，AVs を購入する意欲がある回答者のシェアは，AVs の世論の平均

ク認
ル知
マ
へド
のラ
リイ
スバ
クー

_

値と相関している．④中国（AVs に最も肯定的な意見を持っている）のほとんどの調査対象は，将来的に AV を購入するために準備していると回答した．インド（2 番
目の肯定的な意見）は中国より 1%の少ないシェアである．スロベニアは，近い将来，AV を購入する意欲があ

ク
ル
マ
へ
の歩
リ行
ス者
ク
認
知

る回答者の最も小さなシェアをもつ国としてランクされ_た．⑤スロベニアのAVsに関する一般的な意見は，すべての国の間で最低であることは，テスラのAVs死亡事故に関するニュースに影響されたと考えられる．⑥AVs の中に座り，それを運転する意欲がない回答者の最高のシェアは日本であり．そして，中国は最も小さいシェアであったと示される．

AVs(3) 本研究の位置付け

賛
否
意
識

以上より，AVsの社会的受容の規定因や国際比較について様々な研究が為されているが，賛否意識と運転動機

AVsの関係に着目した研究は報告されていない． よって本

利
用
意
図

研究では，「AVsへの賛否意識」と「運転動機」に着目し，2017～2018年にかけて，日本・英国・ドイツの三カ

年齢
性別
地域
Tokyo/Aichi/London/West Midlands/Berlin/Nordrhein-Westfalen
恐ろしさ
Please answer the following questions about cars as a driver.
I think cars frighten me
Strongly disagree=1 <---> Strongly agree=5 (5 point scale)
未知性
Please answer the following questions about cars as a driver.
I know a lot about cars
Strongly disagree=1 <---> Strongly agree=5 (5 point scale)
恐ろしさ
Please answer the following questions about cars as a pedestrian.
I think cars frighten me
Strongly disagree=1 <---> Strongly agree=5 (5 point scale)
未知性
Please answer the following questions about cars as a pedestrian.
I know a lot about cars
Strongly disagree=1 <---> Strongly agree=5 (5 point scale)
Please answer the following questions about your understanding of autonomous vehicles.
AVs のレベル 3，4，5に分け，それぞれ質問した.
賛否意識
I agree with the adoption of autonomous vehicles
Strongly disagree=1 <---> Strongly agree=5 (5 point scale)
Please answer the following questions about your understanding of autonomous vehicles.
AVs のレベル 3，4，5に分け，それぞれ質問した.
利用意図
I want to try using an autonomous vehicle
Strongly disagree=1 <---> Strongly agree=5 (5 point scale)AVs

Please answer the following questions about your understanding of autonomous vehicles.
意他
AVs のレベル 3，4，5に分け，それぞれ質問した.
識者
認
他者の賛否意識認知の賛 知 I think autonomous vehicles will be accepted by society
否
Strongly disagree=1 <---> Strongly agree=5 (5 point scale)

国で実施したWEBアンケート調査データより，運転動機の因子分析により抽出された因子とAVs賛否意識の関係，ならびに「個人の賛否意識」と，「他者の賛否意識の認知」と，AVs利用意図，行政や技術への信頼，リス_AVs

ク認知との関係性を探索的に分析した結果を報告する．
さらに，AVs賛否意識と運転動機の関係について日本・

のド
リラ
スイ
クバ
認ー
知

英国・ドイツの差を比較することを第二の目的とする．

4.

尺度

WEB アンケート調査の概要と結果

AVs(1) 実証実験の実施内容
3章(3)で措定した作業仮説を検証するため，日本・英

_

の
リ歩
ス行
ク者
認
知

国・ドイツの一般市民を対象とするWEB アンケート調査を実施した．実施期間は2017年1月6日～1月10日（日本），2018 年3月16日～3月22日（英国），2018 年11月28日～12月7日（ドイツ）である．3回の調査ともにサンプ
ル数は1000 名で，年代(20-60 代)，性別，居住地域(東京・愛知) (London・West Midlands) (Berlin・Nordrhein-Westfa-

運
転
動
機

len)をそれぞれ均等に割り付けした．

4

Please tell us how much you agree with the following statements about level 3, 4 and 5.
AVs のレベル 3，4，5に分け，それぞれ質問した．
恐ろしさ
I think autonomous vehicles are frightening
Strongly disagree=1 <---> Strongly agree=5 (5 point scale)
未知性
I know a lot about autonomous vehicles
Strongly disagree=1 <---> Strongly agree=5 (5 point scale)
Please tell us how much you agree with the following statements about level 3, 4 and 5.
AVs のレベル 3，4，5に分け，それぞれ質問した．
恐ろしさ
I think autonomous vehicles are frightening
Strongly disagree=1 <---> Strongly agree=5 (5 point scale)
未知性
I know a lot about autonomous vehicles
Strongly disagree=1 <---> Strongly agree=5 (5 point scale)
運転動機
Please provide your reasons for driving a car.
(Please choose one for each in the direction for the arrow)
The car can be used whenever I want/I enjoy driving/I can go where I
like/The car refreshes my mood/I can complete many tasks in one trip/I havemy own private space in my car/I can move comfortably without worrying
about the weather/It is more troublesome to take a train or bus/Driving a car
is a way of life/Driving a car is quick/Driving is fashion and trend for me/A
car is safe and secure/Acar can carry lots of passengers and luggage/It ischeaper than public transportation

第 60 回土木計画学研究発表会・講演集(2) 調査項目と尺度
2018 年の英国・ドイツ WEB アンケート調査項目と尺日英独レベル毎の賛否意識・利用意図・他者の賛否意
識認知の分布を図-4，図-5，図-6 に示す．図-4，図-5，

度は，2017 年の日本において実施された WEB アンケー

図-6 より，レベル 3 では賛成（そう思う）が多く反対

ト調査と同様である．ただし，現地の社会的環境により， （そう思わない）が少ないが，レベル 4 では賛成（そう調整された項目もある． WEB アンケート調査項目のう思う）意見と反対（そう思わない）意見が同程度となっ
ち，本研究の分析に用いるものを表-4 に示す．

ており，レベル 5 では反対（そう思わない）が多く賛成（そう思う）が少ないということがわかった．3 つの指(3) 分析結果

標の平均値はいずれも自動運転レベルの上昇とともに減賛否意識と利用意図と他者の賛否意識認知の記述統少している．この中で，賛否意識と利用意図は賛成・利計・一元配置分散分析結果
AVsの社会的受容を探索，異なる国の社会受容に影響用したい（4 か 5 を選ぶ）割合が自動運転レベルによっする規定因を分析する際には，どの指標がAVs社会受容くない（1 か 2 を選ぶ）割合は自動運転レベルによっての概念を適切に表現できるかを検討する必要がある．本

大幅に変化した．また，他者の賛否意識認知は全体の傾a)て変化する度合が少ない．それに対し，反対・利用した研究では，WEBアンケート調査を行った項目に基づき， 向が自動運転レベルに従え変化する傾向がややみられる．
AVsの社会的受容を最も反映できる3つの変数①賛否意
日英独のレベル毎の賛否意識・利用意図・他者の賛否
識②利用意図③他者の賛否意識認知として提案した．に意識認知について，平均値の差の一元配置分散分析を行

よって，これら3つの変数に影響を及ぼす要因，構造のった結果を表-5，表-6 表-7 に示す．①賛否意識：レベル

違いを分析する前に，三カ国の間で記述統計，一元配置

3 では日＞英＞独，レベル 4 では日・英＞独，レベル 5

分散分析の比較を行った．

では英＞独であること，②利用意図：レベル 3，4 では

レベル3日本4.7

レベル3英国

10.3

44.8

14.2

レベル3ドイツ

13.9

17.8

レベル4日本

34.7

34.8

15.0

41.4

21.3

レベル4ドイツ

14.8

30.5

26.1

レベル5英国15.9

29.6

レベル5ドイツ
0%

10%

30%
2

1（とても反対）

40%

19.6

11.4

18.5

11.7

10.2

17.6

24.1
50%

13.1

18.8

26.9

14.5

20%

13.5

20.3

29.0

12.8

35.6

14.1

23.7

16.4

13.4

レベル4英国

26.1

13.1

13.3

60%

70%
4

3（どちらとも言えない）

80%

12.5
90%

5（とても賛成）図-4 賛否意識の記述統計結果
表-5 賛否意識の一元配置分散分析結果

日本

英国

ドイツ

分散分析

Tukeyの多重比較

M

SD

M

SD

M

SD

F値

P

賛否意識LV3

3.35

1.00

3.08

1.22

2.90

1.23

37.09

0.000

日＞英＞独

賛否意識LV4

3.00

1.16

2.89

1.31

2.71

1.31

13.47

0.000

日・英＞独

2.72

1.39

2.53

1.41

9.42

0.002

賛否意識LV5

M：平均値， SD：標準偏差， p:有意確立(両側)

5

100%

第 60 回土木計画学研究発表会・講演集

レベル3日本9.0

7.1

レベル3英国32.8

22.6

レベル3ドイツ

15.0

25.5

レベル4日本

31.2

13.6

14.2

9.5

レベル4英国

24.7

23.3

14.4

22.6

23.3

15.0

33.6

26.2

レベル4ドイツ

25.1

16.2

30.3

23.0

13.4

20.2

11.9

22.9

レベル5ドイツ

34.4

12.4

18.5

20%

30%

40%
2

1（全くそう思わない）

13.7

20.5

33.8

10%

17.6

20.9

レベル5英国

0%

19.9

50%

15.6

15.4

16.0

17.0

60%

70%
4

3（どちらとも言えない）

17.7

80%

90%

100%

5（とてもそう思う）

図-5 利用意図の記述統計結果
表-6 利用意図の一元配置分散分析結果

日本

英国

ドイツ

分散分析

Tukeyの多重比較

M

SD

M

SD

M

SD

F値

P

利用意図LV3

3.46

1.15

2.92

1.36

2.89

1.41

59.99

0.000

日＞英・独

利用意図LV4

3.22

1.25

2.80

1.39

2.78

1.46

34.01

0.000

日＞英・独

2.68

1.47

2.71

1.52

0.24

0.621

利用意図LV5

M：平均値， SD：標準偏差， p:有意確立(両側)レベル3日本5.1

11.9

レベル3英国15.8

レベル3ドイツ

17.4

レベル4日本

49.9

14.5

33.2

16.6

10.8

20.5

レベル4ドイツ

22.4

レベル5英国27.2

レベル5ドイツ

28.9

10%

47.7

17.5

30.6

18.0

20%

30%

50%

60%

3（どちらとも言えない）

図-6 他者の賛否意識認知の記述統計結果

6

7.9

20.3

7.9

11.7

7.5

16.4

29.7

40%
2

22.9

17.8

29.4

17.2

12.2

19.7

34.3

15.8

1（全くそう思わない）

7.7

24.3

35.2

13.3

レベル4英国

0%

25.4

11.2

15.2

70%
4

80%

9.0

90%

100%

5（とてもそう思う）

第 60 回土木計画学研究発表会・講演集

表-7 他者の賛否意識認知の一元配置分散分析結果

日本

英国

ドイツ

分散分析

Tukeyの多重比較

M

SD

M

SD

M

SD

F値

P

他者の賛否意識認知LV3 3.19

0.92

3.03

1.23

2.87

1.18

19.71

0.000

日＞英＞独

他者の賛否意識認知LV4 3.01

1.04

2.85

1.28

2.70

1.21

17.46

0.000

日＞英＞独

2.69

1.33

2.58

1.29

3.16

0.076

他者の賛否意識認知LV5

日＞英・独であること③他者の賛否意識認知：レベル

分析では各々の因子に含まれる項目はすべてのモデルで3，4 では日＞英＞独であること，レベル 5 では英＞独

ラベルをつけられる．なお，項目のラベルは，表-8 のの有意傾向(p<0.1)が示された．

項目に対応している．
また，運転動機と賛否意識（Individual acceptance ofb)

運転動機の分類と仮設運転動機モデル

AVs）・他者の賛否意識認知（Soietal acceptance of

横山の研究（2009）23)では，運転動機が①Tool②

AVs）・利用意図（Behavioural intention to use AVs）の関係

Symbol③Emotions④Habit⑤No choice の 5 つのカテゴリーを検証するため，図-7 に示すように仮設モデルを提案に分けられる．その結果を表-8 に示す．日本の運転動した．仮設モデルでは，運転動機の因子が利用意図の先機分類法がこのデータセットの他の国に適用可能である

行であり，利用意図は賛否意識と他者の賛否意識認知のかを検証し，運転動機と個人受容の関係を探るために，先行になると考える．

日本，英国，ドイツの全体的データの運転動機の 19 項目について因子分析を行った．因子分析の結果を得た

c)

運転動機モデル分析

後，各因子に含まれる項目について信頼性解析を行っ

日英独レベル毎の運転動機モデル分析結果を図-8～図た．紙面の制限のため，因子分析と信頼性分析の結果と-15 に示す．全ての図の中に尺度間の正の相関を実線の説明はここで省略する．

矢印，負の相関を点線の矢印で表示している．

三カ国のデータから抽出された因子項目と項目の数が

図-8, 図-9 が，それぞれ日本のレベル 3，レベル 4 の運異なるので，因子命名の基準と文言がさらに議論される

転動機のモデル導出結果を示している． 日本の運転動必要がある．によってあいまいさを避けるため，次の機は「Tool」，「Symbol/Emotion」，「Habits/No choice」

表-8 横山の運転動機分類

運転動機因子Tool

SymbolEmotionHabit

No choice

ラベル

No.

質問原文

1

DM_tool_Use_anytime

The car can be used whenever I want2

DM_tool_Go_everywhere

I can go where I like3

DM_tool_Many_tasks

I can complete many tasks in one trip

4

DM_tool_Private_space

I have my own private space in my car5

DM_tool_No_worriying_weather

I can move comfortably without worrying about the weather

6

DM_tool_Troublesome_train_bus

It is more troublesome to take a train / bus

7

DM_tool_Quick

Driving a car is quick8

DM_tool_Safety

A car is safe and secure9

DM_tool_Carry_lots_of_passengers_luggage

A car can carry lots of passengers and luggage

10 DM_tool_Cheap

It is cheaper than public transportation

11 DM_symbol_Way_of_life

Driving a car is a way of life

12 DM_symbol_Fashion_trend

Driving is fashion and trend for me

13 DM_emotion_Enjoy_driving

I enjoy driving

14 DM_emotion_Refreshing

The car refreshes my mood

15 DM_habit_Travelled_by_car_since_young

My parents liked to drive and I have travelled by car since I was very young

16 DM_habit_Unconsciousness

I use it unconsciously

17 DM_nochoice_Business_purpose

I have no choice but to use it for business purposes

18 DM_nochoice_Pick_up_children

I have to use it to pick up my children

19 DM_nochoice_No_other_means

There is no other means of transportation

7

第 60 回土木計画学研究発表会・講演集

Individual
acceptance of
AVs

Level of social
acceptance

Behaviouralintention to use
AVs

Behaviouralintention to use AVs

Driving
motivation

Societal
acceptance of
AVs

Factor 1

Factor 2

Factor 4(If any)

Factor 3

図-7 運転動機の仮設モデル

Individual
acceptanceacceptanceof
ofLV3
LV3AVsAVs

Societal
acceptanceof
acceptanceofLV3
LV3AVsAVs***: p<.01, **: p<.05

Behaviourial
Behavioural
Intention
intention to use
ofLV3
LV3AVsAVs

Tool

Symbol/Emotion(1)(2)(3)(4)(5)(6)(7)(9)(10)(8)(11)(12)(13)(14)(15)

Risk perception
Habit/No
choiceLV3
as a pedestrian(16)(17)(18)(19)
ignorance

β=.06*

β=.09***

図-8 日本レベル3 運転動機モデル

8

GFI=0.996
CFI=0.997
RMSEA=0.024

第 60 回土木計画学研究発表会・講演集

Individual
acceptanceacceptanceof
ofLV3
LV4AVsAVs

Societal
acceptanceof
acceptanceofLV3
LV4AVsAVs***: p<.01, **: p<.05

Behaviourial
Behavioural
Intention
intention to use
ofLV3
LV4AVsAVs

Tool

Symbol/Emotion(1)(2)(3)(4)(5)(6)(7)(9)(10)(8)(11)(12)(13)(14)(15)

Risk perception
Habit/No
choiceLV3
as a pedestrian(16)(17)(18)(19)
ignorance

β=.06*

GFI=0.998
CFI=1.000
RMSEA=0.000

β=.09***

図-9 日本レベル4 運転動機モデル

Individual
acceptanceacceptanceof
ofLV3
LV3AVsAVs

Societal
acceptanceof
acceptanceofLV3
LV3AVsAVs***: p<.01, **: p<.05

Behaviourial
Behavioural
Intention
intention to use
ofLV3
LV3AVsAVs

Attractiveness

Risk perceptionTool
LV3Rational
as a(6)(10)
pedestrian
ignorance

Habit/No choice(1)(2)(3)(4)(5)(7)(8)(9)(11)(13)(14)(12)(15)(16)(17)(18)(19)

β=.06*

β=.07*

図-10 英国レベル3 運転動機モデル

9

GFI=0.995
CFI=0.996
RMSEA=0.032

第 60 回土木計画学研究発表会・講演集

Individual
acceptanceacceptanceof
ofLV3
LV4AVsAVs

Societal
acceptanceof
acceptanceofLV3
LV4AVsAVs***: p<.01, **: p<.05

Behaviourial
Behavioural
Intention
intention to use
ofLV3
LV4AVsAVs

Attractiveness

Risk perceptionTool
LV3Rational
as a(6)(10)
pedestrian
ignorance

Habit/No choice(1)(2)(3)(4)(5)(7)(8)(9)(11)(13)(14)(12)(15)(16)(17)(18)(19)

β=.07*

β=.06*

GFI=0.998
CFI=1.000
RMSEA=0.000

図-11 英国レベル4 運転動機モデル

Individual
acceptanceacceptanceof
ofLV3
LV5AVsAVs

Societal
acceptanceacceptance ofofLV3
LV5AVsAVs***: p<.01, **: p<.05

Behaviourial
Behavioural
Intention
intention to use
ofLV3
LV5AVsAVs

Attractiveness

Risk perceptionTool
LV3Rational
as a(6)(10)
pedestrian
ignorance

Habit/No choice(1)(2)(3)(4)(5)(7)(8)(9)(11)(13)(14)(12)(15)(16)(17)(18)(19)

β=.06*

β=.07*

図-12 英国レベル5 運転動機モデル

10

GFI=0.998
CFI=1.000
RMSEA=0.000

第 60 回土木計画学研究発表会・講演集

Individual
acceptanceacceptanceof
ofLV3
LV3AVsAVs

Societal
acceptanceof
acceptanceofLV3
LV3AVsAVs***: p<.01, **: p<.05

Behaviourial
Behavioural
Intention
intention to use
ofLV3
LV3AVsAVs

Tool(1)(2)(3)(4)(5)(6)(8)(9)Habit/No choice(10)(12)(15)(16)(17)(18)(19)

SymbolEmotion(7)(11)(13)(14)

β=.11***

β=.09**

GFI=0.998
CFI=1.000
RMSEA=0.000

β=.09***
β=.11***

図-13 ドイツレベル3 運転動機モデル

Individual
acceptanceacceptanceof
ofLV3
LV4AVsAVs

Societal
acceptanceof
acceptanceofLV3
LV4AVsAVs***: p<.01, **: p<.05

Behaviourial
Behavioural
Intention
intention to use
ofLV3
LV4AVsAVs

Tool(1)(2)(3)(4)(5)(6)(8)(9)Habit/No choice(10)(12)(15)(16)(17)(18)(19)

SymbolEmotion(7)(11)(13)(14)

β=.11***

β=.09**

β=.09***
β=.11***

図-14 ドイツレベル4 運転動機モデル

11

GFI=0.998
CFI=1.000
RMSEA=0.000

第 60 回土木計画学研究発表会・講演集

Individual
acceptanceacceptanceof
ofLV3
LV5AVsAVs

Societal
acceptanceof
acceptanceofLV3
LV5AVsAVs***: p<.01, **: p<.05

Behaviourial
Behavioural
Intention
intention to use
ofLV3
LV5AVsAVs

Tool(1)(2)(3)(4)(5)(6)(8)(9)Habit/No choice(10)(12)(15)(16)(17)(18)(19)

SymbolEmotion(7)(11)(13)(14)

β=.11***

β=.09**

β=.09***
β=.11***

GFI=0.998
CFI=1.000
RMSEA=0.000

図-15 ドイツレベル5 運転動機モデルの 3 つの因子に分かれており，具体的には，「Tool」はは，他者の賛否意識認知と利用意図に正の影響を与え

賛否意識にマイナスの影響，利用意図に正の影響を与る．「Symbol」は，賛否意識，他者の賛否意識認知，利え，「Symbol/Emotion」は他者の賛否意識認知に正の影

用意図には影響をしない．「Emotion」は賛否意識に負響を直接に与えることが分かった．また，日本のレベルの影響，利用意図に正の影響を与える．レベル 4 のモデ

3 とレベル 4 のモデル構造は同一である．

ルはレベル 3 のモデルと比べれば殆ど変わらず，ただ

図-10，図-11，図-12 が，それぞれ英国の運転動機のし，「Tool」は利用意図に影響を与えず，「Habit/No

レベル 3，4，5 のモデル導出結果を示している． 英国

choice」は直接，他者の賛否意識認知に正の影響を与えの運転動機は，「Attractiveness」，「Habit/No choice」，

る．また，レベル 4 のモデルと比べれば，レベル 5 のモ

「Rational Tool」の 3 つの因子に分けられる． レベル 3 で

デルでわずかな変化が発生したことが観察される．レベは，「Attractiveness」が賛否意識に負の影響をし，利用

ル 5 では，「Tool」が賛否意識に影響するだけでなく，意図に負の影響を与える有意傾向になる．「Habit/No

賛否意識と他者の賛否意識認知に負のを及ぼし，

choice」は，他者の賛否意識認知と利用意図に正の影響「Emotion」は賛否意識に影響しなくなる．

を及ぼす． 「Rational Tool」は，賛否意識，他者の賛否

日本・英国・ドイツの運転動機モデルに関する図-8～

意識認知，利用意図には影響しない．レベル 3 モデルに

図-15 の結果を概観すると，主に 3 つの考察ができる．

比べ，レベル 4 とレベル 5 モデルでは「Attractiveness」が利用意図に影響せず，「Habit/No choice」は他者の賛否意

i.

三カ国すべてのモデルでは，「Tool」または

識認知に直接の正の影響を与えることが示される．ま「Attractiveness」（2 つの因子の構成が多く共有た，レベル 4 とレベル 5 のモデル構造はレベル 3 に近いする），余程，（日本：レベル 3，4;英国およびドと考えられる．

イツ：レベル 3），賛否意識に負の影響，利用意
図に正の影響（または有意傾向）を与える．

図-13，図-14，図-15 が，それぞれドイツの運転動機のレベル 3，4，5 のモデル導出結果を示している．ドイツの運転動機は，「Tool」，「Habit/No choice」，「Sym-ii.

日本のモデルでは，「Habit/No choice」因子が，
賛否意識，他者の賛否意識認知，利用意図に影響

bol」，「Emotion」の 4 つの因子に分けられる．レベル 3をしない． それに対し，英国とドイツは，殆どすでは，「Tool」が賛否意識に負の影響をし，利用意図に正の影響を与える有意傾向になる．「Habit/No choice」
12

第 60 回土木計画学研究発表会・講演集

べてのモデルでは，「Habit/No choice」因子がこれら 3 つの尺度に影響を与える．

iii.

以上の WEB アンケート調査の分析結果より，前稿の結果の基づき，日英独のAVs の社会的受容について，ク
ルマ運転動機や賛否意識という切り口で明らかにし，比「Emotion」因子は，ドイツのモデルでのみ抽出された．「Emotion」がレベル 3，4，5 の利用意図較分析したことが本研究の成果である．

に正の影響を与える． 考慮した理由は，一般の人(2) 今後に向けてが AVs を普通の車を運転するときの心地よい感情

本研究で使った自動運転レベルは日英独のWEBアンをもたらすことができるかどうかを試すというこ

ケート調査実施時期により異なっている（日本：レベル4まで，英独：レベル5まで）．自動運転レベル定義の差とで， 不完全な自動運転（レベル 3，4）に消極的な感情をもたらす可能性があるが，レベル 5 の完
全自動運転にはこの懸念はもはや存在しない．

が人々のAVs賛否意識や他者の賛否意識認知や利用意図に影響した可能性は否定できず，分析結果の解釈には留意が必要である．今後は自動運転レベルの同じ基準で（英独のレベル4-5のまとめ）運転動機の再分析を実施

5. おわりにしていくこととを予定している．
また，運転動機モデルを分析した結果，日英独の因子(1) 本研究の成果
本研究では，前稿の結果の基づき，日英独三カ国市民の構成の差異と，それがAVs賛否意識などに及ぼす影響を対象としたAVsの社会的受容性について，クルマ運転の違いが示されたが ，本研究ではこの理由について明

動機と賛否意識認に着目し，WEB アンケート調査によらかにされていない．今後は，因子命名の基準と文言やりそれらを検証した．本研究の成果は以下の通りである． 運転動機によるAVsへの社会的受容の違いの要因等の調査研究を模索していきたい．
1) AVs への賛否意識，他者の賛否意識認知，利用意図は
また，文献を読むとき，筆者はAVs社会的受容に関すレベルによって異なる．また，一元配置分散分析の結る研究の中で，AVsの支払意思（Willingness to Pay）を中果により，心にする論文が多くあると考えた． 恐らく現在，多く
賛否意識：レベル3では日＞英＞独，レベル4では日・の研究者が支払意思（Willingness to Pay）をAVs社会的受
英＞独，レベル5では英＞独であること，
容に対する重要な指標として扱っているのであろう．
利用意図：レベル3，4では日＞英・独であること，
2017～2018年にかけて，日本・英国・ドイツの三カ国で他者の賛否意識認知：レベル3，4では日＞英＞独であ実施したWEBアンケート調査データでは，支払意思ること，レベル5では英＞独の有意傾向(p<0.1)（Willingness to Pay）に関する質問も設置されたので，三が有意に示された．
カ国の支払意思（Willingness to Pay）に対し，を比較分析
2) 本研究で使用されるデータには，日本・英国・ドイツ
したい．
の運転動機に対する因子結果は以下となる．
日 本 ： 「 Tool 」 ， 「 Symbol/Emotion 」 ， 「Habits/No
choice」
英国：「Attractiveness」，「Habit/No choice」，「Rational Tool」
ドイツ：「Tool」，「Habit/No choice」，「Symbol」，「Emotion」
3) 三カ国の運転動機モデルでは，「Tool」または「Attractiveness」，賛否意識に負の影響，利用意図に正の影響（または有意傾向）を与えることが示された．
4) 日本の運転動機モデルでは，「Habit/No choice」因子が，
賛否意識，他者の賛否意識認知，利用意図に影響をしないにもかかわらず，英国とドイツの運転動機モデル
では，「Habit/No choice」因子がこれら 3 つの尺度に影響を与えるとみられる．
5) 「Emotion」因子は，ドイツの運転動機モデルでのみ抽出されており，利用意図に正の影響を与える傾向があるようである．
13

第 60 回土木計画学研究発表会・講演集

参考文献：

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演集(CD-ROM)/58, 2018.
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LIC OPINION ON AUTONOMOUS VEHICLES, Sveucil

ographia.com/db-worldua.pdf

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23) 横山大輔, 谷口守, 松中亮治, 藤井啓介：運転動機から調, 2018, http://www.gsi.go.jp/KOKUJYOHO/MENCHO

見た潜在的な自動車運転削減可能性―地方中心都市

201710-index.html

を例に―，土木計画学研究・講演集(CD-ROM)/26, 20
09.

(2019.10.04 受付)

14

第 60 回土木計画学研究発表会・講演集

COMPARATIVE ANALYSIS IN JAPAN, UK AND GERMANY ON SOCIALACCEPTANCE OF AUTONOMOUS VEHICLES – FOCUSING ON
CORRELATION BETWEEN DRIVING MOTIVATION AND INDIVIDUALACCEPTANCE
Zilin WANG, Ayako TANIGUCHI, Marcus ENOCH, Petros IEROMONACHOU and
Takayuki MORIKAWA
This research focus on correlation between driving motivation and individual acceptance of AVs towards societal adoption in the future. A web questionnaire survey
was conducted among Japanese, British and German citizens which three countries aredeveloped countries with considerable car manufacturing industry. As a result, 1) Individual acceptance of AVs, Societal acceptance of AVs, Behavioural intention to use of
AVs are in an overall trend of Japan> UK> Germany, 2) Factors extracted by factor
analysis and their composition are different in each country of Japan, UK and Germany;factors' effects on variables of individual acceptance etc. are also different.

15